LSTM-Attention을 이용한 보폭 추정

스마트 인솔에 내장된 IMU 및 압력 센서로부터 수집된 보행 데이터를 활용하여 사용자의 걸음 길이를 예측하는 것을 의미한다. 이는 보행 분석 기술을 통해 질병의 조기 감지 및 재활 정도를 판단하는 핵심적인 지표로 활용된다.

연구 결과, Attention 계층을 결합한 모델은 기존 LSTM 모델 대비 오차율을 5.36%에서 4.22%로 낮추어 추정 성능을 약 1.14% 향상시켰다. 이는 입력 데이터 중 중요한 정보에 집중함으로써 보폭 예측의 정확도를 높인 결과이다.

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본 논문에서는 3축 가속도와 3축 각속도 센서로 구성된 관성 측정 장치(IMU)와 압력센서가 내장되어있는 스마트 인솔을 착용하여 얻어진 보행 데이터를 통해 보폭을 추정하는 방법을 제안한다. 먼저 압력센서를 활용하여 한 걸음 주기로 ... 전체 초록 보기

#보폭 추정(Stride Length Estimation) #LSTM #Attention

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
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